目录

JSON (JavaScript Object Notation)

XML (Extensible Markup Language)

Protocol Buffers (Protobuf)

MessagePack

Thrift

Avro

小结

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API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）在软件开发中扮演着至关重要的角色，不同的系统之间借助 API 可以通过网络进行数据交换。在数据交换过程中，序列化协议是实现数据结构转换为便于传输和存储格式的关键技术。序列化协议定义了如何将数据结构转换为一系列字节，以及如何将这些字节再转换回原始数据结构。常用的序列化协议有很多种，每种协议都有其特点和适用场景。本文将简单介绍下几种常用的序列化协议。

JSON (JavaScript Object Notation)

JSON是一种轻量级的数据交换格式，基于 JavaScript 的一个子集，对于人来说易于阅读和编写，同时对于机器来说也易于解析和生成。虽然基于 JavaScript 的子集，但也是独立于语言的，几乎所有的编程语言都提供了 JSON 数据格式的解析和生成库。

优点：

• 数据格式简单，易于阅读和编写。
• 易于解析，大多数现代编程语言都内置了对 JSON 的支持，或者有丰富的第三方库用于序列化与反序列化操作。

缺点：

• 不支持注释。
• 只有基本的数据类型，如字符串、数字、布尔值、数组和对象，可能导致数据解析错误。
• 相对于二进制协议，传输效率较低。

XML (Extensible Markup Language)

XML 是一种可扩展标记语言，用于存储和传输数据。XML 被设计为具有自我描述性，可以自定义标签来描述数据内容。

优点：

• 具有严格的层次结构，能够表达复杂的嵌套关系，可以自定义标签来描述数据元素。
• 以文本形式展现，可以直接被人类阅读和编辑。
• 有一套完善的 W3C 标准，被广泛接受并在多种应用场景下得到支持。

缺点：

• 数据冗余，因为每个标签都需要完整的声明和闭合，导致在网络传输时消耗更多的带宽。
• 解析 XML 通常比解析 JSON 更慢，尤其是在资源受限的环境下。
• 相比 JSON，XML 的序列化和反序列化过程更加繁琐，需要处理命名空间、DTD 或其他验证机制。

Protocol Buffers (Protobuf)

Protobuf 是由 Google 开发的一种高效的、跨平台的、语言无关的序列化结构化数据的标准方式。

优点：

• 效率高，采用二进制编码，序列化后的数据量小，解析速度快。
• 数据结构预先定义在 .proto 文件中，编译器会生成对应语言的类和方法，保证类型安全。
• 提供了向前向后兼容的能力，可以方便地处理数据结构的变化而无需破坏已有的通信协议。

缺点：

• 学习成本相对较高，需要额外学习 .proto 文件的语法，并通过编译器生成代码。
• 原始数据是二进制的，对于人工查看和编辑不友好，调试时不如 JSON 或 XML 直观。
• 跨语言支持虽然广泛，但并不是所有语言都有官方支持或成熟的社区实现。

MessagePack

MessagePack 是一种高效的二进制序列化格式，类似于JSON，但以更紧凑的二进制格式存储。

优点：

• 具备轻量化的特点，压缩率较高，适合网络传输。
• 虽然是二进制格式，但借鉴了 JSON 的许多概念，相对容易理解。

缺点：

• 因为是二进制格式，不如 JSON 易于调试。
• 缺乏标准化组织的支持，生态也不如 JSON 和 XML 丰富。

Thrift

Thrift 是 Facebook 开发的一个跨语言的服务部署框架，同时也提供了对应的序列化协议。

优点：

• 支持多种编程语言。
• 具有较高的性能和可扩展性。
• 支持复杂的服务定义。

缺点：

• 社区支持相对较少。
• 学习成本相对较高，需要额外学习 .thrift 文件的语法，并通过编译器生成代码。
• 原始的数据是二进制的，对于人工查看和编辑不友好，调试时不如 JSON 或 XML 直观。

Avro

Avro 是 Apache 的一个项目，用于数据序列化。支持丰富的数据结构，并且可以进行无模式的序列化。

优点：

• 无需在序列化数据中包含模式，因此数据大小更小。
• 支持动态和强类型的语言。
• 适合于数据密集型应用，如大数据处理。

缺点：

• 相较于上文几个，社区和工具支持较少。

小结

在选择 API 的序列化协议时，需综合考虑以下几个因素：数据交互的性能要求、数据大小、跨平台和跨语言兼容性、开发团队的技术栈、未来维护及升级的便利性等因素。JSON因其实用性和普及程度，成为很多 API 接口的首选，而像 protobuf 这样的二进制格式更适合对性能有高要求、数据结构固定的场景。